一種改進的華西秋雨指數及其氣候特征

蔣竹將 馬振峰劉佳李奇臨

1成都信息工程學院，成都610225

2四川省氣候中心，成都610072

3重慶市氣象局，重慶401147

1 引言

華西秋雨是一種秋季發生在我國華西地區的特殊天氣氣候現象，以多綿綿陰雨為主要特征，主要分布在渭水流域、漢水流域、四川盆地、滇東到黔等大部地區，尤其以四川盆地、貴州北部及西部最為常見。華西秋雨出現時段以9～10月為主，最早可從8月下旬開始，最晚可在11月下旬結束。我國華西地區位于青藏高原的東側，秋季頻繁南下的冷空氣因受秦嶺和云貴高原以及青藏高原東側地形阻滯，與原停滯在該區域的暖濕空氣相互作用，使低層鋒面活躍加劇，產生僅次于夏季降水的一個次極大值降水即華西秋雨。

大氣環流是影響大范圍區域性降水的主要原因，20世紀50年代葉篤正等（1958）、高由禧和郭其蘊（1958）等老一輩科學家就開始了對華西秋雨的討論和探索，提出隨著北半球秋季大氣環流從秋季到冬季調整所導致的區域性降水現象，在我國的四川盆地、貴州東部等地區的秋季多降水表現為華西秋雨現象。隨后徐桂玉和林春育（1994）、白虎志和董文杰（2004）等研究表明，華西秋雨區在空間分布上主要表現為南北相反型、經向型和全區一致型的分布特征。進入21世紀之后，研究表明（鮑媛媛等，2003；方建剛等，2005；賈小龍等，2008；蔡薌寧等，2012；李瑩等，2012；柳艷菊等，2012）華西秋雨現象有所增強的趨勢。9～10月是華西地區農作物收獲的季節，華西秋雨的發生造成降水量的增加、日照時數的減少以及氣溫的降低，給當年和來年農作物的收成和插播造成嚴重的氣象災害。近年來的研究表明（孫昭萱等，2013）華西秋雨的增強趨勢更多的體現在秋雨量強度的增加上，由于異常增多的秋季降水而形成的秋汛，對于華西地區的國民經濟持續發展也有重要影響。因此，對華西秋雨的研究不僅是個科學問題，而且在應用上也具有重大的實際意義。

實際上，我國對于華西秋雨的研究還十分有限，很少有人提出一個統一、定量、客觀的華西秋雨指標對華西秋雨進行系統的研究。白虎志和董文杰（2004）認為華西秋雨主要表現為陰雨綿綿，綜合考慮了降水量和降水日數兩方面的特征，定義了秋雨指數（ARI，Autumn Rain Index）來反映華西秋雨的特點。本文在白虎志等人提出的ARI指數基礎上，提出了一種改進的華西秋雨指數（MARI，Modified Autumn Rain Index），與他人的指數進行了對比研究，探討了改進建立的華西秋雨指數在反映華西秋雨地理分布、強度變化以及表征華西秋雨天氣氣候特征方面的優越性，并利用改進的華西秋雨指數分析了華西秋雨的氣候特征。

2 資料

本文采用國家氣象信息中心提供的 1951～2011年中國715臺站資料，經過站點和年份篩選，提取了1960～2011年全國601個站的逐日降水量和逐日日照時數。個別站點日降水量或日照時數缺測，我們用氣候日平均值進行了插補。

3 改進的華西秋雨指數

3.1 三種華西秋雨指數介紹

3.1.1 秋雨指數ARI

白虎志和董文杰（2004）定義秋季降水量占全年降水量的百分率與秋季≥0.1 mm的降水日數的乘積代表ARI。

3.1.2 逐日秋雨指數DARI

王春學等人①王春學，馬振峰，王勁廷.40年華西秋雨特征及其與西太平洋暖池海表溫度的耦合振蕩[J].待發表提出了逐日秋雨指數（DARI，Daily Autumn Rain Index）。首先計算當天及前四天的降水量貢獻之和（RRα）：

其中，β表示計算量當天向前推算的間隔天數（當β=1時，記為計算量當天，當β=2時，記為計算量前一天，以此類推），α表示計算量當天距起始計算日期的日數，Rα?β+1表示某日降水量。

然后計算當天及前四天中日照時數小于6小時的天數（Nα）。

其中，β表示計算量當天向前推算的間隔天數（當β=1時，記為計算量當天，當β=2時，記為計算量前一天，以此類推），α表示計算量當天，hα?β+1表示第α日向前推算β天時第α?β+1 日的日照時數。

用RRα與氣候平均5天降水量之比乘以5天內日照時數小于6小時的天數

其中，DARIα表示距起始計算日期α個日數的逐日華西秋雨指數，表示氣候平均年降水量。

3.1.3 秋雨指數ARnw

柳艷菊等人①柳艷菊，司東，孫丞虎.華西秋雨監測指標研究及實時業務建設 [J].待發表提出了一個新華西秋雨指數ARnw，在監測區域及時段內，若某一天有 50%及以上的臺站出現有效降水（日降水量≥0.1 mm），算為一個雨日，否則為一個非雨日，計算方法如下：

在本文中為了與其他華西秋雨指數作比較，將ARnw中的降水量和雨日提取時間范圍設定為 9～10月。

3.2 改進的華西秋雨指數

3.2.1 MARI的計算方法

華西秋雨的災害性主要體現在日照不足、多陰雨日，這種天氣氣候特征對農業的影響極大，ARI所定義的秋雨日數僅考慮了大于0.1 mm降水的天數，而本文則在考慮了華西秋雨細雨綿綿特征的同時，又考慮了陰雨寡照。在綜合考慮了華西秋雨三方面影響因子，雨量、雨日及日照時數的條件下，將改進的華西秋雨指數定義為：

其中Raut是華西地區秋季9～10月秋雨期內降水量，Rvear為華西地區年降水量，L為華西秋雨日數。秋雨指數單位為 d。公式中秋季雨量占年降水量的比值，可以消除地理分布帶來的降水量差異又可以突出華西秋雨降水量較大的特征。若某一天氣象臺站出現有效降水（日降水量≥0.1 mm）且日照時數小于0.1個小時，則算為一個雨日，否則為一個非雨日。對華西秋雨日數的統計標準規定如下：（1）若出現連續 5個及以上的雨日則算作一個雨期的開始，第一個雨日出現的時間為雨期開始時間；（2）若雨期內任意雨日之后出現連續5個及以上的非雨日，同時將這一雨日之后的第一個非雨日定為雨期結束時間；（3）雨期開始時間至雨期結束時間前一日之間的時段為雨期持續時間。

依據以上標準，逐年計算了1960～2011年52年8月11日至11月30日華西秋雨的雨期個數和雨期持續時間，提取出了華西秋雨主要發生時段 9～10月秋雨期內的降水量和雨日。

3.2.2 MARI空間分布

有研究指出，Cressman客觀分析方法（Cressman，1959）可能使一些空值格點由于附近臺站有較大值而產生虛假信號，這是目前插值方法存在的普遍問題（胡婭敏等，2008）。而馮錦明等（2004）指出 Cressman客觀分析方法對中國臺站資料進行插值用于研究問題是可行的。本文用Cressman客觀分析方法對全國601個臺站 1960～2011年52年的華西秋雨指數MARI進行插值，選取 Cressman自動調節半徑，得到華西秋雨指數MARI的中心分布（圖1）。可以看出，華西秋雨的大值區主要分布在四川盆地、黔北、湖南和湖北的西部、漢水流域、渭水流域等地，符合華西秋雨易發生區域。

將全國601個站點1960～2011年52年的MARI氣候態值進行順序排序，下文所指的氣候態值均為1960～2011年52年該要素的平均值。提取前10%的臺站作為華西秋雨區典型站點，得到圖2所示的60個華西秋雨站點分布。海南瓊中站的MARI氣候態均值在前10%中，但由于其不屬于華西范圍，故不將其作為華西秋雨站點。下文中所引用的華西秋雨區為圖2中各個氣象站點的分布區域。

3.2.3 MARI等級劃分標準

我們提取華西秋雨區內各氣象站點1960～2011年逐年的MARI值，進行區域內各氣象臺站平均得到華西秋雨區的逐年MARI值，進而求出華西秋雨指數逐年變化的距平值。如圖3所示，以改進的華西秋雨指數的±1倍標準差為判斷華西秋雨強弱的標準，對華西秋雨指數MARI的閾值進行如下劃分：

表1 華西秋雨等級劃分的閾值標準Table 1 The standard threshold value for different autumn rain levels

3.2.4 華西秋雨強度的分布特征

根據改進的華西秋雨指數強度閾值標準，計算了1960～2011年共52年華西秋雨區60個氣象臺站的秋雨強度等級狀況（表2），可見，較弱華西秋雨強度出現頻次最多，其次為一般華西秋雨強度和嚴重華西秋雨強度，頻次出現最少的為較強等級的華西秋雨。

圖1 改進的華西秋雨指數中心分布。單位：dFig.1 The center distribution of the modified autumn rain index.Unit: d

圖2 華西地區60個氣象臺站的分布（黑點為站點位置）Fig.2 The distribution of 60 meteorological stations in western China (black dots show the locations of meteorological stations)

表2 華西秋雨各強度等級出現次數及頻率Table 2 Occurring time and frequency of different strength grads of autumn rain in western China

可見，從1960年到2011年華西秋雨區域出現一般及以上強度的華西秋雨為1985個站（次），占總站（次）的63.6%，極大頻率和次大頻率分別是較弱等級和嚴重等級強度，兩者頻率總和占總站（次）的61.5%，說明華西秋雨區常出現嚴重秋雨和秋季無秋雨的極端現象，兩極分化嚴重，這決定了秋季華西秋雨區以明顯的秋雨強弱年交替為主的氣候特征占據了主導地位。

采用 MARI華西秋雨指數及其確定的華西秋雨強度指標，計算了 1960～2011年華西地區各級強度秋雨出現的次數。圖4中分別為華西秋雨嚴重、

較強、一般和較弱的次數分布。圖4a可以看出，四川盆地、漢水流域、重慶一帶出現嚴重強度等級的華西秋雨在 20次以上，最大中心在四川盆地，說明上述地區容易發生嚴重華西秋雨現象。圖 4b貴州北部、重慶南部、四川南部出現 10次以上的較強等級華西秋雨，表明這些地方出現較強等級強度華西秋雨事件較華西秋雨區內其余地區較多。圖4c除了四川東北部、湖南西部地區出現了低于 10次的一般等級強度華西秋雨，整個華西秋雨區內都高于 10次，說明秋雨區內極其容易發生華西秋雨事件。圖 4d顯示出華西秋雨區內出現較弱秋雨的次數在 25次以上，與秋雨區內出現嚴重與較強的次數之和相當，說明華西秋雨區內易發生非弱即強的極端性秋雨天氣現象。

圖3 改進的華西秋雨指數MARI逐年距平變化，單位：d。點實線為MARI距平，細實線為11 a低通濾波，加粗實線為1.0倍標準差，虛線為?1.0倍標準差Fig.3 The evolution of anomaly of the modified autumn rain index during 1960 to 2011.Unit: d.The point solid line represents MARI, the thin line represents the 11-year low-pass filtering, the thick line represents the 1.0 standard deviation, the dashed line represents the ?1.0 standard deviation

圖4 華西地區各強度等級秋雨發生次數空間分布：（a）嚴重；（b）較強；（c）一般；（d）較弱Fig.4 The spatial distribution of occurring frequency for different grads of autumn rain in western China: (a) Severe; (b) strong; (c) common; (d) weak

4 對比分析

4.1 秋雨日數比較

依據華西秋雨指數 DARI、ARnw、MARI和ARI對秋雨日數的定義，分別提取了華西秋雨區1960年到2011年逐年區域平均的秋雨日數（圖5）。可以看出，各指數秋雨日數的年際變化趨勢較為一致。四個指數共同指示出的秋雨日數高值年分別是1961、1964、1968、1971、1974、1982、1988、1994和2000年，低值年是1977、1978、1993、和2002年。整體來說，四個指數所指示的秋雨日數有明顯的年際、年代際變化特征，周期震蕩較為明顯。年代際特征表現為20世紀60年代到70年代初，80年代到90年代初偏高，70年代中后期偏低，20世紀末偏低，21世紀00年代中期以來呈現有所增強的趨勢。

1976年以前，ARI秋雨日數高于氣候態值，ARnw除了1965年以外都高于氣候態值，特別是在1964年ARI與ARnw秋雨日數比其他指數的秋雨日數距平值都高，DARI則處于偏低年份較多，MARI具有相對平穩的強弱振蕩特征。1978年左右，四個指數的秋雨日數都達到 52年中的最大負距平，其中MARI秋雨日數在1977年、1978年都達到了52年中的最低水平。20世紀80年代中期，ARI與ARnw的秋雨日數又出現短暫的提升，之后常年處于低于其氣候態值狀態。與此同時，在經過 1977年左右的低谷后，DARI出現秋雨日數偏高的年份增多，MARI則在其氣候態值上下維持準周期振蕩。實況資料顯示，2007年被認為是自1951年以來全國歷史同期秋雨平均日數的最大值（國家氣候中心，2007），這在DARI與MARI的秋雨日數中得到了表現，而該年ARI與ARnw則低于氣候態值，2011年只有 ARI低于其氣候態值，其余指數均出現高于氣候態值的現象。總的來說，MARI與DARI的秋雨日數在氣候突變前后具有相對穩定的強弱振蕩，ARI和ARnw的秋雨日數在氣候突變前普遍偏多而在氣候突變后普遍偏少。

我們把全國601個氣象臺站52年的三種秋雨指數氣候態秋雨日數插值到全國（圖 6）。由于ARnw秋雨雨日的算法不能計算各個臺站的秋雨雨日，因此不將ARnw進入雨日分布的比較中。總體來看，秋雨大值中心都落在四川盆地，都能較好的反映華西秋雨中心雨日多的特點。圖 6a是 MARI秋雨日數分布，唯一的大值中心分布在四川盆地、貴州北部、漢水流域一帶，在華西秋雨區以外等值線遞減較快。圖6b是ARI的秋雨日數分布，三個大值中心分別分布在盆地西部、西藏靈芝地區以及海南島南部。在圖6c中，DARI的秋雨日數大值中心分布在西藏靈芝、四川盆地和貴州北部，等值線遞減較為平緩。ARI所反映的秋雨日數只考慮了秋雨量對雨日的影響，因此在高原山地以及海南島等有降水但日照強的非典型秋雨區易出現虛假秋雨雨日現象；DARI則由于其對日照時數的限制為 6小時，低估了日照對秋雨雨日的影響，從而不能客觀的反映華西秋雨雨日的分布；MARI相比其他指數更多的考慮了秋雨雨期、非秋雨雨期以及日照時數對秋雨日數的影響，所得到的秋雨日數能較好的反映華西秋雨區的易發地帶，說明MARI在表示秋雨日數的分布上有一定的優越性。

圖5 秋雨日數逐年變化比較Fig.5 Comparison of the evolution of interannual autumn rain day number

圖6 秋雨日數的分布比較Fig.6 Comparison of the distribution of the autumn rain day number: (a)MARI; (b) ARI; (c) DARI

4.2 秋雨指數的空間分布比較

圖7所示為四種華西秋雨指數氣候態值在全國的分布。圖7a所示為改進的華西秋雨指數，MARI秋雨指數從西藏申扎的0.009 d到四川盆地巴中的3.675 d，海南、長江流域、黃河流域都有不同程度的秋雨現象，大值中心區域分布在四川盆地、渭水流域、漢水流域以及黔北一帶。圖 7b是原華西秋雨指數的分布，白虎志和董文杰（2004）對其已有細致的描述，本文不再贅述。圖7c，逐日華西秋雨指數的大值區主要分布在甘肅、陜西南部，湖北、河南西部，西藏林芝地區、高原東側，四川、重慶、云南以及貴州大部，另外最大值分布在林芝南部、云南、海南以及四川東北部、漢水流域、渭水流域一帶。ARnw的大值區域分布在西藏東部、四川、云南西部、甘肅南部、陜西等地，極大值分布在海南島。

通過對比發現，ARI所指示的華西秋雨大值范圍落在川西高原、西藏林芝地區、云南西南部、海南島，并非在渭水流域、漢水流域、四川盆地、黔北等常年發生地區，ARI沒有考慮日照時數對于華西秋雨的影響，因此會在高原地區及海南島出現了虛假的華西秋雨信號。DARI的最大值中心區域位于華西秋雨常年易發區，但在西藏林芝、海南等地區也出現了華西秋雨信號，雖然考慮了日照時數對華西秋雨的影響，但并沒有將日照時數限制為小于0.1小時，所以虛假的華西秋雨信號也在高原地區以及海南島出現。由于監測區域內ARnw秋雨指數的秋季雨日占全年雨日的比值對全國各個臺站來說為常數，ARnw指數相當于只考慮了秋雨量占全年雨量百分比的影響，也沒有考慮到日照時數的影響，華西秋雨信號依然出現在高原地區以及海南島。我們認為可以將華西秋雨指數作為華西秋雨信號的傳播介質，通過這一介質從而認識華西秋雨的各種特征，其中最基本也是最重要的一點是能準確表征華西秋雨的地理概貌。從這一點上來說，本文所定義的華西秋雨指數MARI的地理分布相對來說能較為準確的表征華西秋雨地理概貌。

4.3 年際、年代際變化比較

圖 8為 1960～2011年 DARI、ARnw、MARI和 ARI在華西秋雨區內區域平均的華西秋雨逐年變化。由于ARnw的算法問題，ARnw秋雨指數比其他指數低一個數量級，為了達到明顯的對比效果，在本節分析中將ARnw秋雨指數提高一個數量級進行對比。

圖7 華西秋雨指數分布（單位：d）：（a）MARI；（b）ARI；（c）DARI；（d）ARnwFig.7 The distribution of autumn rain index in western China (unit: d): (a) MARI; (b) ARI; (c) DARI; (d) ARnw

圖8 華西秋雨指數逐年演變比較Fig.8 Comparison of the evolution of interannual autumn rain index

從圖 8中可以看出，ARI、DARI、ARnw 和MARI共同指示出的華西秋雨偏強年有5年，分別為1961、1964、1975、2000和2011年；偏弱年有8年，分別為1977、1978、1987、1991、1993、1998、2002和2009年。在1976年以前各個指數的變化較為一致，1983年出現 ARI、DARI、ARnw指示為偏強年，而 MARI指示為偏弱年，經查中國災害大典中的四川卷、陜西卷、貴州卷、重慶卷的記錄可知，這一年秋雨現象較強；2003年出現ARI、MARI、ARnw偏弱，而DARI偏強，實際上，2003年8月下旬～9月上旬渭河、黃河中下游出現秋汛洪水（張慶云等，2004），而該年華西秋雨區內的華西秋雨現象并不明顯；2007年，ARI、DARI、ARnw三個指數偏弱，MARI偏強，國家氣候中心的監測（國家氣候中心，2007）指出與常年同期相比 2007年的秋雨較為偏強。在三次指示秋雨強弱年的比較中，MARI有2次較為準確指示出秋雨的強弱，說明用MARI來指示秋雨強弱年有一定優勢。從四個指數的年際變化趨勢可以看出，在 1977年以前ARI、DARI、ARnw三個指數都普遍偏高，而MARI的變化比其氣候態值稍高，有較明顯的強弱年交替更迭；1977～2011年35年間，ARI、DARI、ARnw和MARI出現低于其各自氣候態平均值的年數分別為25、20、22、19，相對來說，ARI、DARI、ARnw三個指數在 1977年以后出現普遍偏低的趨勢，而MARI所指示的偏強和偏弱年分布較為均勻。綜 上，說明 MARI在能夠指示出華西秋雨強弱年信號的同時，并隨著資料樣本的延長也具有較好的性能穩定性。

Torrence and Compo（1998）和 Torrence and Webster（1999）指出小波系數模值能代表不同時段某一時間尺度的強弱分布，反映其所對應時段的時間尺度的周期性是否明顯，同時指出由于 Morlet小波為復數小波，其小波系數的實部表示不同特征時間尺度信號在不同時間上的分布和位相兩方面的信息。Morlet小波具備多時間尺度、多分辨和良好局部的性質，適合于平穩時間序列的分析，因此筆者考慮對四個華西秋雨指數進行 Morlet小波變換分析，以期對各指數的年際、年代際變化有更為細致、客觀的比較。利用Morlet小波作為基函數對華西秋雨區1960～2011年（共52年）的逐年4種華西秋雨指數進行小波變換，分別得到了各個華西秋雨指數的小波系數模的時頻分布（圖 9）和小波分析變換系數實部的時頻分布（圖10）。

從圖9a中可以看出，MARI秋雨指數16～20 a左右尺度的周期變化在1967年到2000年一直較為明顯，但是有部分年份落入了上部影響區，可能是虛假的周期信號。其余時間尺度具有較強的階段性特征，3～4 a的周期振蕩主要發生在 1966～1985年左右，1995年和2005年左右2年左右的周期振蕩較為明顯。圖9b顯示出ARI在1965年和2000年左右分別有較強的2～4 a和4～6 a年左右的周期振蕩；圖9c中DARI在1961～1967年左右有較強的2～6 a周期振蕩，1967～1975年有較明顯的6 a左右的周期振蕩，2003年左右有較明顯的2左右周期振蕩。圖9d中ARnw表現在1965年左右的2 a左右周期振蕩，1980～1985年左右的10～12 a周期振蕩以及1995～2005年左右的4～8 a周期振蕩。

圖10中，陰影部分為小波系數實部＞0.5，說明華西秋雨指數偏高，華西秋雨處于偏強期；相對的，小波系數實部＜0的部分，說明華西秋雨指數偏低，華西秋雨處于偏弱期。MARI的Morlet小波分析表明（圖10a），在2000年以前有較為明顯的8～16 a周期，在2000年以后2～4 a周期具有較強的局部化特征，它的準6 a左右周期在近52年來一直較為明顯且表現較為穩定，呈現出華西秋雨經歷大致 9次的華西秋雨強弱期交替；圖 10b顯示出ARI在1960～2005年有8～12 a周期，近52年有4～8 a周期，但其周期在1980年代不明顯；圖10c中DARI在近52年中都有4～8 a周期和8～12 a周期，在1980年以前較為明顯，之后不明顯；圖10d是ARnw的小波分析，可以看出，從1970年以來有8～16年的周期，以及在1985年以后有6～8 a左右的周期。綜上所述，從Morlet小波分析的對比表明，MARI相比于其它指數具有較為穩定的 4～8 a周期，相對來說能夠較準確的表征華西秋雨的年際、年代際變化特征。

5 華西秋雨的時空分布

魏鳳英（1999）指出分解的經驗正交函數究竟是有物理意義的信號還是毫無意義的噪音，應該進行顯著性檢驗，特別是當變量場空間點數m大于樣本量時，顯著性檢驗尤其重要。我們選擇North et al.（1982）等提出的計算特征值誤差范圍來進行顯著性檢驗。經過計算，MARI特征向量場的前三個模態均通過顯著性檢驗，其方差貢獻參見表3。可見，前三個特征向量的累計方差貢獻率已經超過57%，可以作為華西秋雨的主要類型，分別是全區一致

型、緯向分布型、經向分布型。

圖9 華西秋雨指數Morlet小波系數模的時頻分布（圖中陰影區為通過90%信度檢驗的區域）：（a）MARI；（b）ARI；（c）DARI；（d）ARnwFig.9 The time-frequency distribution of local wavelet power spectrum for autumn rain index using the Morlet wavelet analysis (the shadings show regions with confidence level greater than 90%): (a) MARI; (b) ARI; (c) DARI; (d) ARnw

圖10 華西秋雨指數Morlet小波系數實部的時頻分布（圖中陰影為小波系數實部大于0.5的部分）：（a）MARI；（b）ARI；（c）DARI；（d）ARnwFig.10 The time-frequency distribution of local wavelet power spectrum for the autumn rain index based on the real part of Morlet wavelet coefficient (the shadings show regions with the real part greater than 0.5): (a) MARI; (b) ARI; (c) DARI; (d) ARnw

圖11 MARI標準化距平場的EOF分析特征向量分布及時間系數逐年演變（圖d、e、f中粗實線為對應模態的時間系數，細實線為零值線）：（a）第一模態特征向量；（b）第二模態特征向量；（c）第三模態特征向量；（d）第一模態時間系數；（e）第二模態時間系數；（f）第三模態時間系數Fig.11 The eigenvectors distribution and the evolution of interannual time coefficient of EOF analysis on standardized MARI anomaly (the heavy line represents the time coefficient and the fine line represents the zero value in Fig.11 d, e, and f): (a) Eigenvector of the first mode; (b) the eigenvector of the second mode; (c) the eigenvector of the third mode; (d) the time coefficient of the first mode; (e) the time coefficient of the second mode;(f) the time coefficient of the third mode

表3 前三個模態的方差貢獻Table 3 Variance contribution of the first three modes

第一特征向量場（圖 11a）的分布特征為華西秋雨區的全區一致型，其時間系數（圖 11d）與實際MARI華西秋雨指數所指示的高低年基本相符，說明第一模態的全區一致型是華西秋雨的一種主要降水型態。第二特征向量（圖 11b）呈緯向型分布，以秦嶺、漢水流域為分界，南北反相，淮河、漢水流域一帶為負位相，四川盆地、貴州、滇東北等地為正位相。結合時間系數（圖11e）發現在1975年左右和 1984年左右出現反相，秦嶺以北、漢水流域華西秋雨偏強，而四川盆地、貴州、滇東北等地華西秋雨偏弱，說明在第二模態下，較強的華西秋雨主要發生在秦嶺以南的華西秋雨區內。第三個模態華西秋雨呈現經向分布，貴州、重慶東部、湖南與湖北的東部偏低，漢水流域、渭水流域、四川盆地和滇東地區為偏高，其時間系數（圖 11f）中僅 1972年左右出現了反位相。綜上，華西秋雨的主要模態反映了華西秋雨大值區以四川盆地為中心，大部分時段華西秋雨中心區域都處于正位相。可見，本文定義的華西秋雨區在其天氣氣候特征上具有空間一致性，把華西秋雨區作為一個整體來研究是可行的。

6 結論與討論

本文提出了一種改進的華西秋雨指數，并將其與他人提出的秋雨指數進行了對比分析，得出如下結論：

（1）考慮加入日照時數和秋雨雨期對華西秋雨雨日的影響，以華西秋雨占年降水百分率與華西秋雨雨日的乘積作為華西秋雨的指數形式，建立了改進的華西秋雨指數，客觀地劃分出了相比其他指數能較好符合華西秋雨地理分布的華西秋雨區以及華西秋雨的典型站點，提出了華西秋雨指數的四級閾值標準。

（2）華西秋雨區易出現嚴重秋雨和秋季無秋雨的兩種極端現象，兩極分化嚴重，秋季華西秋雨區域以明顯秋雨強弱年交替的氣候特征占了主導地位。

（3）華西秋雨呈現準6年周期的年際變化，華西秋雨年代際變化特征明顯，20世紀60年代到70年代初，80年代到90年代初偏強，70年代中后期和90年代后期偏弱，21世紀初偏弱，21世紀00年代中期以來又呈現出增強的趨勢。與ARI、DARI、ARnw相比，MARI能更好的反映氣候突變后華西秋雨的異常特征，能較為準確、客觀的劃分華西秋雨區。隨著資料樣本的延長也能對華西秋雨強弱年信號的分辨具有較好的性能穩定性，能較準確地表征華西秋雨的年際、年代際變化。

（4）華西秋雨主要有三類分布型，分別為全區一致型、緯向分布型、經向分布型。經分析得出，華西秋雨的降水空間分布有全區一致性的明顯特征。

需要指出的是，華西秋雨作為華西地區特殊的天氣氣候現象，其形成、維持的因素是多方面的，本文僅討論了華西秋雨指數本身的氣候特征。是什么因素導致華西秋雨異常，導致華西秋雨異常的內、外強迫因子有哪些、如何建立這些強迫因子與華西秋雨的形成、維持之間的物理聯系機制，我們將逐步開展相關研究。此外，本文觀測資料格點化是基于相對比較簡單的Cressman插值方法進行的，現在中國區域現在發展了一些基于更復雜格點化方法得到的日尺度氣溫和降水數據集，在未來工作中可以使用（如Xu et al., 2009；吳佳和高學杰，2013）。

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